Je crois comprendre que l'estimation de validation croisée multipliée par k de l'erreur de test sous-estime généralement l'erreur de test réelle. Je ne comprends pas pourquoi c'est le cas. Je vois pourquoi l'erreur de formation est généralement inférieure à l'erreur de test - parce que vous...
Comment interprétez-vous le coefficient du ratio de Mills inverse (lambda) dans le modèle Heckman en deux étapes
Par exemple, je rencontre souvent des étudiants qui savent que le observé est un estimateur biaisé de la R 2 de la population . Puis, lors de la rédaction de leurs rapports, ils disent des choses comme:R2R2R^2R2R2R^2 «J'ai calculé Observé et ajusté R 2 , et ils étaient assez similaires, ce qui...
Je travaille actuellement sur une méta-analyse, pour laquelle j'ai besoin d'analyser plusieurs tailles d'effet imbriquées dans des échantillons. Je suis partisan de l'approche de méta-analyse à trois niveaux de Cheung (2014) pour méta-analyser la taille des effets dépendants, par opposition à...
J'ai fait un bootstrap avec un modèle mixte (plusieurs variables avec interaction et une variable aléatoire). J'ai obtenu ce résultat (seulement partiel): > boot_out ORDINARY NONPARAMETRIC BOOTSTRAP Call: boot(data = a001a1, statistic = bootReg, R = 1000) Bootstrap Statistics : original bias...
J'aimerais comprendre quelques faits sur les estimateurs du maximum de vraisemblance (MLE) pour les régressions logistiques. Est-il vrai qu'en général, le MLE pour la régression logistique est biaisé? Je dirais "oui". Je sais, par exemple, que la dimension de l'échantillon est liée au biais...
Y a-t-il une différence entre les termes suivants ou ils sont identiques? Biais Biais systématique Erreurs systématiques S'il existe des différences, veuillez les expliquer. Ces erreurs peuvent-elles être réduites lorsque l'on augmente la taille de l'échantillon? MISE À JOUR: Mon domaine d'intérêt...
Existe-t-il des méthodes pour corriger le biais dans le modèle de risque proportionnel de Cox causé par un échantillon non sélectionné au hasard (quelque chose comme la correction de Heckman)? Contexte : Disons que la situation se présente comme suit: - Au cours des deux premières années, tous les...
Je lis l'apprentissage en profondeur par Ian Goodfellow et al. Il introduit un biais car Bias(θ)=E(θ^)−θBias(θ)=E(θ^)−θBias(\theta)=E(\hat\theta)-\theta où et sont respectivement le paramètre estimé et le paramètre réel sous-jacent.θ^θ^\hat\thetaθθ\theta La cohérence, d'autre part, est définie par...
Fermé . Cette question est basée sur l'opinion . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Vous souhaitez améliorer cette question? Mettez à jour la question afin d'y répondre avec des faits et des citations en modifiant ce message . Fermé il y a 2 ans . Malgré les efforts importants mais...
J'ai un peu de confusion. Je lisais cet article où il expliquait que la technique d'ensachage réduit considérablement la variance et n'augmente que légèrement le biais. Je ne l'ai pas compris comment cela réduit la variance. Je sais ce qu'est la variance et le biais. Le biais est l'incapacité du...
Hastie et al. "Les éléments de l'apprentissage statistique" (2009) considèrent un processus de génération de données avec E ( ε ) = 0 et Var ( ε ) = σ 2 ε .Oui=f(X) + εY=f(X)+ε Y = f(X) + \varepsilon E (ε)=0E(ε)=0\mathbb{E}(\varepsilon)=0Var ( ε ) =
Le livre Elements of Statistical Learning (disponible en ligne en PDF) discute du biais d'optimisim (7.21, page 229). Il indique que le biais d'optimisme est la différence entre l'erreur d'apprentissage et l'erreur dans l'échantillon (erreur observée si nous échantillonnons de nouvelles valeurs de...
Je mène une méta-analyse à plusieurs niveaux qui comprend des articles aux résultats multiples. Par conséquent, j'utilise la rma.mv()fonction. Exemple de code: test.main = rma.mv(yi,vi,random = ~1|ID, data = data) J'ai deux questions: J'ai lu dans une requête précédente que lors de l'utilisation...
Dans cet article , ( Inférence bayésienne pour les composants de la variance utilisant uniquement des contrastes d'erreur , Harville, 1974), l'auteur affirme pour être "bien connu" relation ", pour une régression linéaire où y = X β( y- Xβ)′H- 1( y- Xβ) = ( y- Xβ^)′H-1( y- Xβ^) +( β-β^)′( X′H- 1X)...
Je fais mes devoirs sur les arbres de décision, et l'une des questions auxquelles je dois répondre est "Pourquoi les estimateurs sont-ils construits à partir d'arbres biaisés, et comment l'ensachage aide-t-il à réduire leur variance?". Maintenant, je sais que les modèles surajustés ont tendance à...
Supposons la relation linéaire suivante: , où est la variable dépendante, une seule variable indépendante et le terme d'erreur.Y i X i u iOuije= β0+ β1Xje+ ujeYi=β0+β1Xi+uiY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + u_iOuijeYiY_iXjeXiX_iujeuiu_i Selon Stock & Watson (Introduction à l'économétrie; chapitre 4...
J'ai lu que la validation croisée avec abandon fournit une «estimation sans biais de la véritable performance de généralisation» (par exemple ici ) et que c'est une propriété avantageuse du CV avec abandon. Cependant, je ne vois pas comment cela découle des propriétés du CV à laisser-un. Pourquoi...
Je veux calculer le paramètre λλ\lambda de la distribution exponentielle e- λ xe−λxe^{-\lambda x}à partir d'un échantillon de population extrait de cette distribution dans des conditions biaisées. Pour autant que je sache, pour un échantillon de n valeurs, l'estimateur habituel...
Supposons que sont des séries chronologiques avec , ( et est similaire à celle de , mais change lorsque le mannequin = 1). et , . Dans un contexte réel, il s'agira de rendements boursiers périodiques sur entreprises (mais vous pouvez ignorer cela). Il existe un mannequin, qui est égal à l'unité sur...